식품연, 식품산업 통합 AI 데이터 체계 구축 작성일 08-06 29 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Ugu4nXZvaL"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b0636f20fd12d0aef9cf31d5b9fe6e99435e7f15c963524137e7452db4b10865" dmcf-pid="ujqPg1tWan" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국식품산업연구원 전경. 한국식품산업연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/06/fnnewsi/20260806111018498sutp.png" data-org-width="657" dmcf-mid="pfhZqkEooo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/06/fnnewsi/20260806111018498sutp.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국식품산업연구원 전경. 한국식품산업연구원 제공 </figcaption> </figure> <div contents-hash="13356105507bfde9ce524fe6fcf1f47cd587d3cf90a190fea3c0e5349a1c76a2" dmcf-pid="7ABQatFYci" dmcf-ptype="general"> <br>[파이낸셜뉴스] 한국식품연구원은 식품산업의 글로벌 경쟁력 확보와 식품주권 강화를 위해 'AI-ready 데이터 체계'를 구축한다고 6일 밝혔다. </div> <p contents-hash="1bd4e8910e3115a7dffd2385e1d1e8bfe9c9b895aca99a79381c38827744a790" dmcf-pid="zcbxNF3GAJ" dmcf-ptype="general">'AI-ready 데이터 체계'는 국가 차원의 식품AI와 공공데이터 플랫폼을 연결하는 솔루션 개발이다. 단순한 데이터 저장을 넘어 인공지능(AI)이 학습하고 활용할 수 있는 체계를 만드는 게 핵심이다. </p> <p contents-hash="5dfee7167282cf17bcc95262d2868fb3e6d1fa256f71e4f2a5a7a85935455b38" dmcf-pid="qkKMj30HNd" dmcf-ptype="general">식품연에 따르면 지금까지 식품분야의 데이터는 개별 기업이나 기관 단위로 분산·축적됐다. 이에 데이터 형식과 표준이 제각각이고, 활용 기준 역시 통일돼 있지 않아 산업 현장에서 실제로 활용하기 어려운 경우가 많았다. 또 개인정보, 임상정보, 기업 영업비밀 등 민감한 요소가 많아 단순 공개만으로는 산업 혁신을 이끌어내기 어려워 데이터의 안전한 활용을 지원하는 지능형 인프라로 필요성이 있었다는 설명이다. </p> <p contents-hash="7b717936f68cc3c956944754cefee35e0a86d139efb0b027ade3a21ed48de890" dmcf-pid="BE9RA0pXge" dmcf-ptype="general">이를 위해 식품연에서는 식품 연구 과정에서 생성되는 다양한 데이터를 표준화하고, 메타데이터를 자동 생성하며, 데이터 품질을 검증하고, 안전하게 공유할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 현재 개발 중인 AI 기반 데이터 오케스트레이션 기술은 산업계에서 필요로 하는 데이터 수요에 대해 보유한 데이터 활용 가능 상태를 자동 진단하고, 보유·활용 가능한 데이터는 수요 맞춤형으로 즉시 표준화해 제공한다. 민감 데이터는 합성데이터 기술을 통해 안전하게 활용할 수 있도록 지원한다. 또 데이터가 아직 생산·확보되지 못해 부족한 영역에서는 과학적 기계학습(SciML) 기반 예측모델을 통해 보완해 제공함으로써 연구개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. </p> <p contents-hash="471685fbddfe83349c6978543db068311af3ea291a9dd6f4a0f7bb9465314606" dmcf-pid="bD2ecpUZkR" dmcf-ptype="general">이는 단순한 효율 향상을 넘어, 데이터 생산이 아닌 '데이터 생성'으로 패러다임을 전환해 식품산업의 혁신 속도를 바꾸는 게임체인저가 될 수 있다는 기대다. 연구데이터와 산업 현장을 연결하고, 기업이 활용 가능한 공공데이터 거점을 조성하는 한편, AI 기반 연구·실증 플랫폼을 구축하겠다는 목표다. 이는 중소·중견 식품기업이 디지털 전환 과정에서 겪는 기술 격차를 줄이고, 푸드테크 산업의 성장 기반을 뒷받침하는 역할을 할 것으로 내다보고 있다. </p> <p contents-hash="55ccc17d7da712fc9161f3657247536702eff4f51ca8f6e24be238081a3e23f0" dmcf-pid="KwVdkUu5aM" dmcf-ptype="general">함상욱 식품연 전략기획본부장은 "지금 중요한 것은 식품AI와 데이터 인프라를 국가 전략기술 관점에서 바라보는 인식 전환으로 대한민국 식품산업이 '추격자'에서 '식품강국'으로 도약할 수 있는 결정적 전환점"이라며 "식품산업은 주방과 공장 안을 넘어 데이터센터와 AI, 공공데이터 플랫폼 위에서 새로운 산업 질서가 만들어지고 있다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="8e417ed54d09654ab7f980268f4e7e3a4a0ad717dbd4190e139771da9a718a01" dmcf-pid="9rfJEu71ox" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 2027 충청 유니버시아드대회 준비 본궤도…164개 회원국에 초청장 08-06 다음 400살 상어·4000살 산호…해양생물서 노화 극복 기술 찾는다 08-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
